- Pasos del Método Científico
- Significación estadística
- Error tipo Alfa y tipo Beta
- Creación de Campos
El método de investigación para el conocimiento de la realidad observable, que consiste en formularse interrogantes sobre esa realidad, con base en la teoría ya existente, tratando de hallar soluciones a los problemas planteados. El m todo científico (mtc) se basa en la recopilación de datos, su ordenamiento y su posterior análisis.
Pasos del Método Científico:
- Observación: el primer paso es la observación de una parte limitada del universo o que constituye la muestra. Anotación de lo observable, posterior ordenamiento, tabulación y selección de los datos obtenidos, para quedarse con los más representativos.
- Hipótesis: se desarrolla en esta etapa, el planteamiento de las hipótesis que expliquen los hechos ocurridos (observados). Este paso intenta explicar la relación causa – efecto entre los hechos. Para buscar la relación causa – efecto se utiliza la analogía y el método inductivo. La HP debe estar de acuerdo con lo que se pretende explicar (atingencia) y no se debe contraponer a otras HP generales ya aceptadas. La HP debe tener matices predictivos, si es posible. Cuanto más simple sea, mas fácilmente demostrable (las HP complejas, generalmente son reformulables a dos o más HP simples). La HP debe poder ser comprobable experimentalmente por otros investigadores, o sea ser reproducible.
- Experimentación: la hipótesis debe ser comprobada en estudios controlados, con autentica veracidad.
Hipótesis en Investigación:
Hipótesis significa literalmente "lo que se supone". Está compuesta por enunciados teóricos probables, referentes a variables o relaciones entre ellas. En el campo de la investigación, la hipótesis, supone soluciones probables al problema de estudio.
El proceso estadístico se basa en la comprobación de hipótesis (HP).
Existen dos tipos de HP, a saber:
HP. Alterna o Científica: es la HP que pretende comprobar el investigador en su muestra de pacientes. Básicamente significa que la media de una característica o propiedad de un grupo es diferente a la media del otro grupo o grupos, o que la distribución y frecuencia de un evento en un grupo es diferente del otro. H1 : grupo 1 grupo 2
HP. Nula: es lo contrario de la anterior, o sea que no existen diferencias entre dos o más grupos o muestras. H0 : grupo 1 = grupo 2
El valor de p es entonces la medida de la evidencia contra la H0.Cuanto menor sea el valor de p, menor será la posibilidad de que la HP. Nula sea cierta, por lo cual se rechazará, aceptando a la HP. Científica como verdadera.
Este concepto es una forma de expresar matematicamente si dos grupos son o no diferentes dentro de una muestra o si dos variables tienen diferencias dentro de un mismo grupo y esas diferencias no son debidas a factores aleatorios. El método utilizado para hallar la significación estadística (ss), es un tipo especial de método matemático que se llama análisis estadístico. Es necesario crear una unidad de medida de ss para lo cual se usa el valor de p, al estudiar distribución de frecuencias, o el estudio de las colas de las distribuciones, o el área bajo una determinada curva, etc.
Por lo tanto p es la probabilidad de error al comparar dos o más muestras o grupos cuando aseguramos que ambos son diferentes. O sea que p es la probabilidad en el sentido de la significación estadística. Obtener una p < 0.05 significa que tenemos un 5% de probabilidades de error en las conclusiones, por lo cual la probabilidad de equivocarnos es baja.
En otras palabras, en la estadística, se dice que un evento, suceso o valor, es significativo, cuando es poco probable y por lo tanto, seguramente no se debe al azar, sino a factores específicos.
De forma más estricta, significación estadística, hace referencia a la cuestión de determinar estadísticamente, si un valor o resultado obtenido de una muestra, es poco probable, de modo que no puede explicarse por las fluctuaciones propias de esa muestra en cuestión. En este caso, las conclusiones pueden ser extensibles a la población de la cual derivó la muestra, dando el basamento de rechazo de la hipótesis nula.
En el campo de la investigación en ciencias biológicas, un margen de error de hasta un 5% es aceptable desde el punto de vista estadístico. Este margen de error significa que las observaciones o resultados derivados de la investigación en curso, pueden deberse al azar en hasta un 5% de los casos. (valor de p 0.05). Esto significa también que los resultados se encuentran presentes en el 95% de los casos estudiados (intervalo de confianza del 95% de la media) y que se pueden generalizar a la población a la cual pertenecen.
La decisión de un investigador de rechazar o no una HP Nula, se basa en la consideración de la probabilidad de que las diferencias halladas se deban o no al azar. Como el investigador no cuenta con los datos de toda la población, siempre se puede incurrir en errores. Existen dos tipos de errores en los cuales se puede caer en la inferencia estadística:
La recopilación de datos es un requisito fundamental para su análisis posterior. Antiguamente se confeccionaban las llamadas "sábanas" de datos, inmensas planillas con filas y columnas que se llenaban con los datos recogidos. Actualmente, muchos profesionales han suplantado las sábanas por las hojas de cálculo eletrónico, que presentan un entorno casi idéntico al de las sábanas. El problema es que las hojas o planillas de cálculo, no han sido diseñadas para guardar datos, sino para calcular, lo cual hace incorrecto su uso la hora de recopilar los datos de una investigación. La forma correcta de recopilar los datos es volcarlos en un programa de base de datos, que si fue diseñado para tal fin y por lo tanto es netamente superior y complejo que una simple planilla de cálculos. "Dejemos las planillas de cálculo para los contadores".
Una base de datos es un grupo de datos ordenados de una forma específica para su posterior utilización. Para poder entender e introducirnos al tema del uso de las bases de datos debemos primero definir ciertos términos:
Tabla: estructura compuesta por un grupo de datos ordenados, según ciertas características definidas por un programa de base de datos.
Base de Datos: conjunto de tablas, índices, consultas y reportes relacionados a un grupo de datos.
Relacional: característica en dónde las tablas están relacionadas entre sí por campos claves destinados a tal fin.
Índices: archivos con propiedades por las cuales se ordenan los datos dentro de una o más tablas.
Datos: todo lo ingresado a la base, o sea a sus tablas componentes.
Campos: cada uno de los sectores que alojan características que se almacenan en una tabla como apellido, edad, sexo, diagnóstico de ingreso, etc. Es muy importante establecer un código común para cada campo. Por ejemplo el campo Diagnóstico de Ingreso, no puede tener diferentes nombres para una misma patología, ya que esto entorpece la recolección de datos al momento de una consulta o informe.
Registros: conjunto de datos que representan a un solo paciente.
Formulario: ventana en dónde se ingresan, visualizan y/o editan datos en campos específicos.
Menú: controles que ejecutan tareas definidas dentro de la base de datos, como grabar, editar, modificar, borrar, buscar, etc. Aparecen en la parte superior de la pantalla y presentan un título específico.
Barra de Herramientas: grupo de pequeños botones relacionados con el menú, que ejecutan tareas específicas en el programa.
Función: tarea ejecutada por el programa en sí, como ingreso de un nuevo registro, cálculos, consultas, informes, reportes, etc.
Búsqueda: función que permite establecer criterios combinados o no, para seleccionar un determinado subgrupo de pacientes que cumplan dichas condiciones. Por ejemplo puedo buscar a un pte por su nombre y apellido, y el programa me mostrará todos los registros de esos pacientes particulares.
Consulta: función específica del programa dónde se establecen ciertos criterios de búsqueda de datos, que aparecerán en la forma definida en tiempo real en pantalla.
Reporte: salida por impresora de un informe especialmente prediseñado según opciones que elige el usuario.
Las tablas y las bases de datos a las cuales pertenecen, son archivos que presentan un nombre determinado por el usuario y una extensión que les es propia. Por ejemplo, si creamos una base de datos llamada "pacientes", su extensión dependerá del programa que utilizamos. Si la creamos en Access se llamará "pacientes.mdb" (Microsoft Data Base), si usamos Visual FoxPro, se llamará "pacientes.dbc" (Data Base Conexion), si usamos Dbase o FoxPro, se denominará "pacientes.dbf" (Data Base Format), etc.
Un punto importante a aclarar es las capacidades de un programa de bases de datos:
- Presenta una estructura de ordenamiento de datos interna que le es propia.
- Poder de creación de bases de datos a medida del usuario
- Mantener de la estructura y seguridad de cada base de datos.
- Operaciones con campos, como Cálculos simples y complejos
- Creación de Consultas, Informes y Reportes personalizados
- Capacidad de exportar e importar otras bases.
- Lenguaje propio para programar macros y rutinas que automaticen tareas habituales.
Los programas de bases de datos se manejan fácilmente gracias a las opciones de sus menúes y barras de herramientas.
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Este gráfico muestra el sector superior del programa Access 97, en donde se puede evidenciar el menú principal y por debajo la barra de herramientas. Actualmente tanto los menúes como las herramientas son totalmente personalizables para ahorrar tiempo al usuario en el momento de usar el programa.
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Aquí se observa en detalle el menú "Insertar" con opciones relacionadas al mismo. De esta manera el usuario puede elegir rápidamente una opción según la tarea a realizar.
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La tabla está compuesta por columnas (verticales) y filas (horizontales). Cada columna representa un campo de datos específicos, como por ejemplo: sexo del paciente, ingreso (diagnóstico de ingreso codificado), días (estadía en la sala), fechin (fecha de ingreso a sala), infección (si presento o no infección al ingreso), quir (si fue o no post operatorio), etc.
Cada fila representa a un registro, es decir a los datos pertenecientes a un solo paciente.
Al momento de crear una tabla en una base de datos, se deben definir los campos que la compondrán. Para ello primero se debe definir que datos quiero guardar en la tabla, por ejemplo: sexo, edad, diagnostico de ingreso, fecha de ingreso, nombre y apellido del paciente, etc. Para poder definir los campos debo asignarles un formato correcto. No puedo guardar la fecha de ingreso o la edad como texto, debo hacerlo en formato numérico. Para cumplir esta función los programas de bases de datos, tienen formatos predifinidos para sus campos, vamos a conocerlos:
- Formato Numérico: solo pueden ingresarse números enteros o decimales en este tipo de campo. Si va a usar cifras decimales, deberá definir cuantos decimales tendrán los datos.
- Formato Fecha y Hora: para ingresar por ejemplo la fecha y hora de ingreso a sala.
- Formato Texto: aquí se puede escribir un texto de hasta 255 caracteres.
- Formato Memo: también permite ingresar texto pero sin limite.
- Formato Lógico: aquí solo se puede ingresar las opciones Sí/No o Verdadero o Falso.
- Formato OLE: aquí se puede ingresar imágenes desde scaners o fotos por ejemplo.
- Formato Hipervínculo: aquí puede ingresar direcciones de correo electrónico o de Internet.
- Formato Autonumérico: es un campo que genera un número de registro automático y sirve para llevar el control de la base y ordenarla.
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Las mediciones de calor a menudo se realizan aplicando la ley de la conservación de la energía a un sistema aislado. El principio del equilibrio térmico nos dice que siempre que se colocan objetos juntos en un recipiente aislado, a la larga alcanzarán la misma temperatura. Si la energía se conserva, el calor perdido por los cuerpos calientes será igual al calor ganado por los cuerpos fríos. Esto es: Calor perdido = calor ganado Esta ecuación expresa la transferencia de calor neta dentro de un sistema. Calores específicos: Aluminio 0.22 ( cal / g * C° ) Latón 0.094 Cobre 0.093 Alcohol etílico 0.60 Vidrio 0.20 Oro 0.03 Hielo 0.50 Hierro 0.113 plomo 0.031 mercurio 0.033 plata 0.056 vapor 0.480 acero 0.114 aguarrás 0.42 Zinc 0.092Formato Moneda: para guardar datos numéricos en unidades monetarias.
Autor:
Ingrid C. Zamorano